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技术面试笔记整理
一、数据结构与算法
1. 二叉搜索树与平衡二叉树
- 二叉搜索树（BST）：定义简单，任意节点的左子树不空则左子树值均小于根值，右子树不空则右子树值均大于根值，且没有键值重复。
- 平衡二叉树（AVL树）：在BST基础上增加高度差不超过1的平衡条件，且左右子树也必须是平衡二叉树。
- 区别：AVL树的查找效率高于红黑树，但插入、删除效率较低；红黑树的插入删除效率高于AVL树。
2. B树与B+树
- B树：关键字分布在整棵树，任何关键字只出现在一个节点，搜索可能在非叶子结点结束，性能等价于二分查找。
- B+树：
- 非叶子结点不保存数据，仅用于索引，所有数据在叶子节点。
- 叶子节点按键值顺序链接，且包含所有关键字信息。
- 非叶子结点只保存最大或最小关键字。
- 通常有两个头指针，一个指向根节点，一个指向最小叶子节点。
- 数据分布更高效，磁盘利用率更高。
- B+树优势：
- 中间节点不保存数据，磁盘页容纳更多节点。
- 查询更稳定，范围查询效率更高。
二、Java多线程与内存管理
1. 线程池原理
- 线程池通过固定大小的工作队列管理线程，定期创建新线程填充队列。
- 阻塞队列用于管理待处理任务，FixedThreadPool默认使用无界阻塞队列。
2. 同步与并发控制
- sychronized：基于显式锁机制，保证可见性和原子性，但无自旋锁机制。
- ReentrantLock：提供更细粒度的锁控制，可设置等待队列，支持中断。
3. JVM内存结构
- 程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、堆、方法区。
- 堆分为新生代（默认2M）和老年代，新生代默认年龄15（躲避15次GC后进入老年代）。
三、Java集合与并发容器
1. ConcurrentHashMap
- 使用红黑树替代链表，线性化处理减少 contention。
- JDK8优化后，ConcurrentHashMap采用分段结构，提升性能。
2. HashMap
- 使用数组存储节点，通过链表解决冲突。当链表长度超过8时，转换为红黑树以减少查询时间。
四、数据库与系统优化
1. MySQL优化
- 优化索引设计，避免过多索引，选择合适的数据类型。
- 定期执行数据库 Maintenance任务，优化查询执行计划。
2. Redis高并发问题
- 雪崩：大量缓存同时过期，解决方法：随机过期时间，熔断机制。
- 击穿：热点数据过期，解决方法：互斥锁，永不过期。
- 穿透：查询不存在的数据，解决方法：布隆过滤器。
五、项目经验与技术架构
1. Redis与数据库一致性
- 使用读写分离的高可用架构，确保双向同步。
- 采用事件驱动模式，处理分布式事务。
2. 消息中间件对比
- Kafka：生产者顺序写入，分发给消费者，适合高吞吐量场景。
- RocketMQ：性能优于Kafka，支持事务和高可用性。
- 消息队列性能对比：Kafka吞吐量较高但延迟较大，RocketMQ吞吐量稍低但延迟更低。
六、总结
技术面试中，扎实的理论基础和实际项目经验是关键。通过不断总结和练习，可以快速提升解答速度和准确性。阿里这样的大厂面试虽然难度大，但只要准备充分，完全有机会脱颖而出。
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